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GAN生成图像综述

YTimo(PKU EECS)
作家

生成对立收集(Generative adversarial network, GAN)[1]自2014年由Ian Goodfellow等人提出后,就越来越受到学术界和工业界的注重。而跟着GAN表面与模子上的高速开展,它盘算机视觉、自然言语处理、人机交互等范畴有着越来越深化的运用,并不时向着其它范畴继续延迟。此中,GAN图像生成上取得了庞大的成功,这取决于GAN博弈下不时进步修模才能,最终完成以假乱真的图像生成。

盘绕GAN的研讨可以分为两条主线,一是表面主线,从数学表面上研讨怎样办理GAN的不稳定性和方式崩塌题目,或者从新闻表面和基于能量的模子等差别角度从头阐述它。二是运用主线,努力于将GAN运用于盘算机视觉范畴、应用GAN举行图像生成(指定图像合成、文本到图像,图像到图像、视频)以及将GAN运用于NLP或其它范畴。应用GAN举行图像生成和转换是目今研讨最众的,而且该范畴的研讨曾经标清楚GAN图像合成中的庞大潜力。

本文从GAN的基本模子开端,简明总结GAN的原理和改良,先容其图像生成与转换中的研讨和运用,并议论其表面和运用中尚保管的挑衅。

小序

板滞进修中,生成模子可以用来直接对数据修模,也可以用来修立变量间的条件概率分布。它的运用十分广泛,可以用来差别的数据举行修模,比如图像、文本、声响等。以图像生成为例,我们将图像外示为一个随机向量X,此中每一维都外示一个像素值。假设自然场景的图像都听从一个未知的分布p(x),我们期望通过少许观测样本来估量其分布,高维随机向量一般比较难以直接修模,需求通过少许条件独立性来简化模子。可是,自然图像中差别像素之间保管的繁杂的依赖联系,很难用一个明晰的图模子来描画其依赖联系,于是直接修模p(x)比较艰难,对生成模子的请求很高。

GAN之前,人们就曾经研讨了许众生成模子,跟着深度神经收集的开展,生成模子也取得了庞大的奔驰。目前有影响力的生成模子主要有Autoregressive model(自回归模子)[2][3]、VAE[4]、GLOW[5]和GAN[1]:

1.自回归模子(Autoregressive model)

自回归模子PixelRNN[2]和PixelCNN[3]上展现了很不错的实行效果,可是因为是按照像素点去生成图像,导致盘算资本高,可并行性上受限,处理大型数据如大型图像或视频具有必定的繁难。

2. 变分自编码器(VAE)

VAE是Autoencoder的根底上让图像编码的潜向量听从高斯分布从而完成图像的生成,优化了数据对数似然的下界,VAE图像生成上是可并行的, 可是VAE保管着生成图像模糊的题目。

3.基于流的方法(Glow)

Glow提出了一种新的基于流的生成模子,通过寻找可逆的双射来完成输入和潜空间的互相转换,其标准图像修模基准上的对数似然性方面展现了改良的定量功用,特别是高区分率人脸图像合成和插值生成上取得了惊艳的效果。

4. 生成对立收集(GAN)

GAN的思念便是应用博弈不时的优化生成器和判别器从而使得生成的图像与实图像分布上越来越临近。GAN生成的图像比较分明,许众GAN的拓展义务中也取得了很大的进步。可是GAN生成中的众样性缺乏以及教练进程不稳定是GAN不停以后的题目。

然而GAN保管的题目并没有限制GAN的开展,GAN改良和运用方面的作品大惊小怪。此中GAN图像生成上的运用最为特出,当然盘算机视觉中另有许众其他运用,如图像绘画,图像标注,物体检测和语义支解。自然言语处理中运用GAN的研讨也是一种增加趋势,如文本修模,对话生成,问答和板滞翻译。差别的义务中教练GAN可以面临差别的题目而且需求更众技能,这也使其成为具有挑衅性但幽默的研讨范畴。

GAN的基本原理与研讨希望

朴实GAN的基本模子

GAN受博弈论中的零和博弈启示,将生成题目市△判别器和生成器这两个收集的对立和博弈:生成器从给定噪声中(一般是指平均分布或者正态分布)发生合成数据,判别器区分生成器的的输出和实数据。前者试图发生更接近实的数据,相应地,后者试图更完美地区分实数据与生成数据。由此,两个收集对立中进步,进步后继续对立,由生成收集取得的数据也就越来越完美,迫近实数据,从而可以生成念要取得的数据(图片、序列、视频等)。

图一:GAN的基本构造

GAN的题目与研讨希望


最早GAN的提出是为了通过生成模子和判别模子对立来抵达对生成图片最大相似度的伪装,比起VAE生成的图片会比较分明。可是原始GAN模子本身也保管少许题目,主要的题目有两个:

(1)判别器越好,生成器的梯度消逝越告急,如许会导致收集教练上许众时分生成器的参数基本上不会爆发改动。

(2)因为收集是对立式的,常常会变成教练时模子的解体(collapse mode),教练时往往需求权衡教练的生成器与识别器的参数来避免解体的爆发。如许实行的运用上也带了许众未便。

WGAN[6]和WGAN-GP[7]起首剖析了原始GAN的题目,前者通过对生成样本和实样本加噪声使得两个分布发生重叠,表面上可以办理教练不稳定;后者引入梯度惩办,使得GAN教练更加稳定,收敛更速,同时可以生成更高质料的样本。LSGAN[8] 运用最小二乘耗损函数替代了原始GAN的耗损函数,让模子教练的进程中更众的体恤实度不高的样本,缓解了GAN教练不稳定和生成图像质料差众样性缺乏的题目。DCGAN[9]将CNN引入生成器和判别器,借帮CNN更强的拟合与外达才能,缓解GAN的题目的同时,大大进步了生成图像的才能。

图二:DCGAN生成器构造图

另外,研讨中也发生了许众GAN的变种,比较特出的有将GAN与Encoder联合起来的BiGAN[10]和ALI[11],与VAE联合起来的VAE-GAN[12],添加分外辅帮分类器的ACGAN[13],以及添加监视新闻的cGAN[14],引入新闻表面的infoGAN[15],和引入能量的看法与方法的EBGAN[16]等。这些变种差别的目标上增强了GAN模子的拟合才能与鲁棒性,极大地扩展了GAN的运用范围。

GAN-图像生成


依据差别的GAN所具有的生成器和判别器的数目,可以将GAN图像生成的方法轮廓为三类:直接方法,迭代方法和分层方法[17]。

图三:GAN图像生成中的三类方法

 直接法

早期的GANs都遵照其模子中运用一个生成器和一个判别器的原理,而且生成器和判别器的构造是直接的,没有分支。如GAN [1]、DCGAN [9]、ImprovedGAN [18],InfoGAN [15],f-GAN [19]和GANINT-CLS [20]。这类方法计划和完成上比较容易,一般也能取得精良的效果。

分层法

分层法的主要思念是将图像分成两部分,如“样式和构造”和“前景和配景”,然后其模子中运用两个生成器和两个识别器,此中差别的生成器生成图像的差别部分,然后再联合起来。两个生成器之间的联系可以是并联的或串联的。

以SS-GAN [21]为例,其运用两个GAN,一个Structure-GAN用于生成外面构造,然后再由Style-GAN增补图片细节,着末生成图片,全体构造如下所示:

图四:SS-GAN的分层构造

 迭代法


迭代法使器具有相似或以致相同构造的众个生成器,颠末迭代生成从粗到细的图像。

以LAPGAN [22]为例:LAPGAN中的众个生成器施行相同的义务:最初级另外生成器仅将噪声向量举措输入并输出图像,而其他生成器都过去一个生成器获取图像并将噪声矢量举措输入,这些生成器构造的独一区别于输入/输出尺寸的大小,每一次迭代后的图像都具有更众分明的细节。

图五:LAPGAN的迭代构造

GAN-图像转换

图像到图像的转换被定义为将一个场景的可以外示转换成另一个场景的题目,比如图像构造图映照到RGB图像,或者反过来。该题目与立场迁移相关,其采用实质图像和样式图像并输出具有实质图像的实质和样式图像的样式的图像。图像到图像转换可以被视为立场迁移的轮廓,因为它不光限于挪动图像的立场,还可以支配对象的属性。

图像到图像的转换可分为有监视和无监视两大类,依据生成结果的众样性又可分为一对一生成和一对众生成两类:

有监视下图像到图像转换

原始GAN中,因为输出仅依赖于随机噪声,以是无法掌握生成的实质。但cGAN[14]的提出使得我们可以将条件输入y添加到随机噪声Z,以便生成的图像由G(z,y)定义。条件y可以是任何新闻,如图像标注,对象的属性、文本描画,以致是图片。

图六:CGAN的构造

   

假如引入图片举措监视新闻,cGAN就可以完毕少许paired data才干完毕的义务,如把轮廓图转化成实图片,把mask转化成实图,把好坏图转化成实图等。此中最具代外性的工举措pix2pix[23]:

图七:pix2pix构造图

 pix2pix提出将cGAN的耗损与L1正则化耗损相联合,使得生成器不光被教练以诈骗判别器而且还生成尽可以接近实标注的图像,运用L1而不是L2的启事是L1发生较少的模糊图像。其耗损函数计划如下:

(1)含有条件新闻的GAN耗损

(2)束缚自相似性的L1耗损

(3)总的目标函数

图八:pix2pix生成效果

无监视的图像到图像转换

虽然有监视下图像转换可以取得很好的效果,但需求的条件新闻以及paired image成为其很大的限制。但假如用无监视进修,进修到的收集可以会袄鬣同的输入映照成差别的输出,这就意味着,我们输入恣意xi并不行取得念要的输出yi。

CycleGAN [24]、DualGAN [25] 和DiscoGAN [26]打破了这个限制,这几项义务都提出了同等/重构耗损(consistent loss),接纳了一个直观的思念:即生成的图像再用逆映照生成回去应当与输入的图像尽可以接近。转换中运用两个生成器和两个判别器,两个生成器和举行相反的转换,试图转换周期后保管输入图像。

以CycleGAN为例,CycleGAN中,有两个生成器,Gxy用于将图像从域X传输到Y,Gxy用于施行相反的转换。另外,另有两个判别器Dx和Dy判别图像是否属于该域。

图九:cycleGAN构造

其Consistent loss由L1举行描画:

图十:CycleGAN的生成效果

 当然,尽管CycleGAN 和DualGAN具有相同的模子构造,但它们对生成器运用差别的完成。CycleGAN运用卷积架构的生成器构造,而DualGAN遵照U-Net构造。实行中可以依据差别的需求改换生成器和判别器的完成构造。

从一对一生成到一对众生成(one-to-many translation)

从pix2pix[23]到CycleGAN系列[24][25][26],再到UNIT[27],这些方法完成的image-to-image translation不管是有监视的照旧无监视的,都是一对一的,也便是说输入一张图片只可发生一种立场,缺乏众样性。但实大大都状况下,image translation是众对众的,也便是一张图片对应差别立场的转换图片。比如我们计划业俐时,一张轮廓图实可以计划成差别立场的业俐。再比仿佛一个场景,差别的光照条件便是一个方式,不必定只要白天和黑夜,槐ボ够有黄昏,清晨等。

BicycleGAN[28]起首对此举行了实验,其模子中添加随机噪声,通过随机采样使噪声得赴任别的外达,并输出与潜空间上添加双向映照。双向映照指的是:不光仅可以由潜编码映照取得输出也可以由输出反过来生成对应的潜编码,这可以避免两个差别的潜编码生成同样的输出,避免输出的简单性。

但直接用差别的随机噪声来发生众样化的结果,因为mode collapse的保管,很容易教练糜烂。MUNIT[29]和DRIT[30]UNIT的根底上,将latent code进一步细化为实质编码 c 和立场编码 s 。差别domain的图像共享实质编码空间 C 而独享立场编码空间 S ,将实质编码c与差别的立场编码s联合起来就能取得更鲁棒的众样性的结果。

图十二:MUNIT将latent code分为实质c和立场c

 如下所示,BicycleGAN、MUNIT和DRIT都取得了不错的生成结果:

总结

GAN图像生成和转换中的庞大潜力曾经取得研讨标明,应用GAN举行图像到图像间的生成和转换最好曾经抵达确实无法区分的境地。除此除外,应用GAN举行指定图像合成,生成高清图像和视频,以及将GAN运用于NLP和其他范畴的研讨都还受到研讨者们的要点体恤。GAN图像生成仍然会是一个充满挑衅与代价的课题,保管很大的研讨空间。

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http://www.tensorinfinity.com/paper_14.html(Largescale GANtraining for high fidelity natural image synthesis作品解读)


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一个笃志于盘算机视觉偏向的平台。涉及目标检测,图像支解,目标跟踪,人脸检测&识别,姿态估量,GAN和医疗影像等。

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YangPro
赞一个,起码对我是有帮帮的
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